表格2d

class astropy.modeling.tabular.Tabular2D(points=None, lookup_table=None, method='linear', bounds_error=True, fill_value=nan, **kwargs)

基类：_Tabular

二维表格模型。返回一个插值的查找表值。

参数:

points : tuple 的 ndarray 的 float ，可选PYTHON：PYTHON的ndarray的元组：Float，可选

这些点定义了n维的规则栅格。具有形状(m1，m2)的ndarray。

lookup_table : array_likeNumpy：ARRAY_LIKE

2维规则网格上的数据。形状(m1，m2)。

method : str ，可选Python：字符串，可选

执行插值的方法。支持“linear”和“nearest”以及“splinef2d”splinef2d”仅支持二维数据。默认为“线性”。

bounds_error : bool ，可选可选的布尔

如果为True，则在输入数据域之外请求插值时，将引发ValueError。如果是假的，那么 fill_value 使用。

fill_value : float ，可选Python：Float，可选

如果提供，则为插值域外的点使用的值。如果没有，则外推域外的值。“splinef2d”方法不支持外推法。

返回:

value : ndarray恩达雷

输入坐标处的插值值。

加薪:

ImportError

未安装Scipy。

笔记

使用 scipy.interpolate.interpn .

属性摘要

lookup_table
n_inputs	输入的数目。
n_outputs	输出的数目。

方法总结

__call__(*inputs[, model_set_axis, ...])

使用给定的输入和实例化模型时指定的参数值评估此模型。

属性文档

lookup_table = array([[0., 0.],        [0., 0.]])

n_inputs = 2

输入的数目。

n_outputs = 1

输出的数目。

方法文件

__call__(*inputs, model_set_axis=None, with_bounding_box=False, fill_value=nan, equivalencies=None, inputs_map=None, **new_inputs)

使用给定的输入和实例化模型时指定的参数值评估此模型。